(57)【要約】  本願は、小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するよう構成されたシステムに関する。このシステムは、上記対象の年齢を得て、上記対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得し、上記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値であって、上記対象の年齢に基づき決定される特徴値閾値を決定し、上記取得された特徴値が上記個々の特徴に関する上記決定された特徴値閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき上記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定し、及び上記特徴貢献予測スコアを集約して、上記対象に関する上記血行力学的不安定性リスクスコアを決定するよう構成される。
2019509101.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するシステムであって、
機械可読命令により構成される１つ又は複数のハードウェアプロセッサを有し、前記命令が、
前記対象の年齢を得る、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得する、
前記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値であって、前記対象の年齢に基づき決定される特徴値閾値を決定する、
前記取得された特徴値が前記個々の特徴に関する前記決定された特徴値閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき前記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定する、及び
前記特徴貢献予測スコアを集約して、前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアを決定するための命令である、システム。
【請求項２】
前記１つ又は複数の特徴が、侵襲的ショック指数、平均気道圧、動脈ベースエクセス、非侵襲的ショック指数、部分トロンボプラスチン、動脈ｐＨ、総タンパク質、尿出力、ヘモグロビン量、非侵襲的収縮期血圧、酸素飽和度指数、身長、乳酸量、心拍数、非侵襲的平均血圧、侵襲的拡張期血圧、ＦｉＯ２設定パーセンテージ、体重、侵襲的平均血圧、侵襲的収縮期血圧、又は非侵襲的拡張期血圧の１つ又は複数を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
心拍数、血圧、及びショック指標を含む個々の特徴に関する前記１つ又は複数の特徴値閾値が、前記対象の年齢の２次関数である、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアが、０から１の単一値であり、
１の値は、相対的な血行力学的不安定性を示し、０は、相対的な血行力学的安定性を示す、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記対象の年齢及び所与の特徴値が、前記所与の特徴に関する対応する特徴貢献予測スコアを出力する２変量分類器に対する入力である、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサは更に、前記１つ又は複数の取得された特徴値において所与の特徴値を取得しないことに基づき、個々の特徴に対する前記１つ又は複数の特徴値閾値を決定し、前記個々の特徴に関する前記特徴貢献予測スコアを決定し、及び前記特徴貢献予測スコアを集計して前記対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するとき、前記所与の特徴を除外する、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記対象に関連付けられる血行力学的不安定性リスクスコア、及び前記対象の年齢に基づき前記１つ又は複数の特徴値閾値がどのように変化するかの視覚表現を、介護者に表示するユーザインタフェースと、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる前記１つ又は複数の特徴に関連する情報を伝達する出力信号を生成する１つ又は複数のセンサとを更に有し、
前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサが、前記出力信号を介して前記１つ又は複数の特徴値を取得する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
決定システムを用いて小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定する方法において、
前記システムが、機械可読命令を実行する１つ又は複数のハードウェアプロセッサを備え、
前記方法は、
前記対象の年齢を得るステップと、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得するステップと、
前記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値であって、前記対象の年齢に基づき決定される特徴値閾値を決定するステップと、
前記取得された特徴値が前記個々の特徴に関する前記決定された特徴値閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき前記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定するステップと、
前記特徴貢献予測スコアを集約して、前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアを決定するステップとを有する、方法。
【請求項９】
前記１つ又は複数の特徴が、侵襲的ショック指数、平均気道圧、動脈ベースエクセス、非侵襲的ショック指数、部分トロンボプラスチン、動脈ｐＨ、総タンパク質、尿出力、ヘモグロビン量、非侵襲的収縮期血圧、酸素飽和度指数、身長、乳酸量、心拍数、非侵襲的平均血圧、侵襲的拡張期血圧、ＦｉＯ２設定パーセンテージ、体重、侵襲的平均血圧、侵襲的収縮期血圧、又は非侵襲的拡張期血圧の１つ又は複数を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
心拍数、血圧、及びショック指標を含む個々の特徴に関する前記１つ又は複数の特徴値閾値が、前記対象の年齢の２次関数である、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアが、０から１の単一値であり、１の値は、相対的な血行力学的不安定性を示し、０は、相対的な血行力学的安定性を示す、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記対象の年齢及び所与の特徴値が、前記所与の特徴に関する対応する特徴貢献予測スコアを出力する２変量分類器に対する入力である、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つ又は複数の取得された特徴値において所与の特徴値を取得しないことに基づき、個々の特徴に対する前記１つ又は複数の特徴値閾値を決定し、前記個々の特徴に関する前記特徴貢献予測スコアを決定し、及び前記特徴貢献予測スコアを集計して前記対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するとき、前記所与の特徴を除外するステップを更に有する、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記対象に関連付けられる血行力学的不安定性リスクスコア、及び前記対象の年齢に基づき前記１つ又は複数の特徴値閾値がどのように変化するかの視覚表現を、ユーザインタフェースを用いて介護者に表示するステップと、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる前記１つ又は複数の特徴に関連する情報を伝達する出力信号を１つ又は複数のセンサを用いて生成するステップとを更に有し、
前記１つ又は複数の特徴値が、前記出力信号を介して得られる、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するシステムであって、
前記対象の年齢を得る手段と、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得する手段と、
前記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値であって、前記対象の年齢に基づき決定される特徴値閾値を決定する手段と、
前記取得された特徴値が前記個々の特徴に関する前記決定された特徴値閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき前記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定する手段と、
前記特徴貢献予測スコアを集約して、前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアを決定する手段とを有する、システム。
【請求項１６】
前記１つ又は複数の特徴が、侵襲的ショック指数、平均気道圧、動脈ベースエクセス、非侵襲的ショック指数、部分トロンボプラスチン、動脈ｐＨ、総タンパク質、尿出力、ヘモグロビン量、非侵襲的収縮期血圧、酸素飽和度指数、身長、乳酸量、心拍数、非侵襲的平均血圧、侵襲的拡張期血圧、ＦｉＯ２設定パーセンテージ、体重、侵襲的平均血圧、侵襲的収縮期血圧、又は非侵襲的拡張期血圧の１つ又は複数を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
心拍数、血圧、及びショック指標を含む個々の特徴に関する前記１つ又は複数の特徴値閾値が、前記対象の年齢の２次関数である、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアが、０から１の単一値であり、１の値は、相対的な血行力学的不安定性を示し、０は、相対的な血行力学的安定性を示す、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記対象の年齢及び所与の特徴値が、前記所与の特徴に関する対応する特徴貢献予測スコアを出力する２変量分類器に対する入力である、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記１つ又は複数の取得された特徴値において所与の特徴値を取得しないことに基づき、個々の特徴に対する前記１つ又は複数の特徴値閾値を決定し、前記個々の特徴に関する前記特徴貢献予測スコアを決定し、及び前記特徴貢献予測スコアを集計して前記対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するとき、前記所与の特徴を除外する手段を更に有する、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２１】
前記対象に関連付けられる血行力学的不安定性リスクスコア、及び前記対象の年齢に基づき前記１つ又は複数の特徴値閾値がどのように変化するかの視覚表現を、介護者に表示する手段と、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる前記１つ又は複数の特徴に関連する情報を伝達する出力信号を生成する手段とを更に有し、
前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサが、前記出力信号を介して前記１つ又は複数の特徴値を取得する、請求項１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
血行力学的不安定性（ショック）は、小児集団における罹患率及び死亡率の主要な原因である。ショックは、代謝要求を満たすには不適切な酸素供給の結果であり、早期に治療されなければ器官の機能不全及び死をもたらす。ショックの早期認識及び積極的な治療が、小児における死亡率を低下させることが示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、健常児に関する正常なバイタルサイン及び臨床検査値は、臨床的劣化及び血行力学的不安定性を検出する際には適用が限られている。これは、血圧、心拍数、呼吸数などの多くの臨床的特徴が通常、子どもの成長及び老化に伴って変化し、劣化を検出するのに使用されるベースライン値が正確でないことが多いからである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
従って、本開示の１つ又は複数の態様は、小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するよう構成されたシステムに関する。このシステムは、１つ若しくは複数のハードウェアプロセッサ及び／又は他の要素を有する。１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、機械可読命令により構成され、この命令は、上記対象の年齢を得ること、上記対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得すること、及び上記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値を決定することを含む。特徴値閾値は、上記対象の年齢に基づき決定される。１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、更に、上記取得された特徴値が上記個々の特徴に関する上記決定された特徴値閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき上記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定し、及び上記特徴貢献予測スコアを集約して、上記対象に関する上記血行力学的不安定性リスクスコアを決定するよう構成される。
【０００５】
本開示の別の態様は、決定システムを用いて小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定する方法に関する。システムは、機械可読命令及び／又は他の要素を実行するよう構成された１つ又は複数のハードウェアプロセッサを有する。この方法は、上記対象の年齢を得るステップと、上記対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得するステップと、上記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値を決定するステップとを有する。特徴値閾値は、上記対象の年齢に基づき決定される。この方法は更に、上記取得された特徴値が上記個々の特徴に関する上記決定された特徴値閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき上記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定するステップと、上記特徴貢献予測スコアを集約して、上記対象に関する上記血行力学的不安定性リスクスコアを決定するステップとを有する。
【０００６】
本開示の更に別の態様は、小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するシステムに関する。このシステムは、上記対象の年齢を得る手段と、上記対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得する手段と、上記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値であって、上記対象の年齢に基づき決定される特徴値閾値を決定する手段と、上記取得された特徴値が上記個々の特徴に関する上記決定された特徴値閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき上記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定する手段と、上記特徴貢献予測スコアを集約して、上記対象に関する上記血行力学的不安定性リスクスコアを決定する手段とを有する。
【０００７】
本開示の更に別の態様は、小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するよう構成されたシステムに関する。このシステムは、１つ若しくは複数のハードウェアプロセッサ、ユーザインタフェース、１つ若しくは複数のセンサ、及び／又は他の要素を有する。１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、機械可読命令により構成され、この命令は、上記対象の年齢を得ること、上記対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得すること、及び上記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値を決定することを含む。特徴値閾値は、上記対象の年齢に基づき決定される。１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、更に、上記取得された特徴値が上記個々の特徴に関する上記決定された特徴値閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき上記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定し、及び上記特徴貢献予測スコアを集約して、上記対象に関する上記血行力学的不安定性リスクスコアを決定するよう構成される。上記ユーザインタフェースは、上記対象に関連付けられる血行力学的不安定性リスクスコア、及び上記対象の年齢に基づき上記１つ又は複数の特徴値閾値がどのように変化するかの視覚表現を、介護者に表示するよう構成される。上記１つ又は複数のセンサが、上記対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関連する情報を伝達する出力信号を生成するよう構成され、上記１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、上記出力信号を介して上記１つ又は複数の特徴値を取得するよう構成される。
【０００８】
いくつかの実施形態では、本開示のこの態様のシステムは、電子ストレージ及び／又は他の要素を更に有する。電子ストレージは、電子的に情報を記憶する物理的な電子ストレージ媒体を有する。電子ストレージは、光学的に読み出し可能なストレージ媒体（例えば、光ディスク等）、磁気的に読み出し可能なストレージ媒体（例えば、磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピードライブ等）、電荷ベースのストレージ媒体（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ等）、半導体ストレージ媒体（例えば、フラッシュドライブ等）及び／又は他の電子的に読み出し可能なストレージ媒体の１つ又は複数を含むことができる。
【０００９】
本発明のこれら及び他の目的、特徴及び特性が、この構造の関連要素及び部品の組合せにおける動作方法及び機能、並びに製造コストと共に、対応する図面を参照して以下の明細書及び添付の特許請求の範囲を考慮することにより、一層明らかになるだろう。図面、明細書及び特許請求の範囲はすべて、この明細書の一部を形成する。同様な参照符号は、さまざまな図面における対応する部分を表す。しかしながら、図面が図示及び説明のためにだけあること、及び本発明の範囲を規定するものとして意図されないことは、明示的に理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】小児対象に関する血行力学的不安定性リスクスコアを決定するよう構成されたシステムの概略図である。
【図２】血行力学的不安定性リスクスコアの決定を示す図である。
【図３】非侵襲的ショック指数に関する２つの決定切株を含む２変量分類器の視覚的図である。
【図４】システムにより実行される動作の概要を示す図である。
【図５】小児患者に関する血行力学的不安定性リスクスコアを決定する方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本書における、単数形の「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が他の態様を明確に記載しない限り、複数の参照を含む。本書で使用される、２つ又はこれ以上の部分又は要素が「結合される」という記載は、その部分が接続されること、又は、リンクが発生する限り、その部分が、直接若しくは間接的に、即ち１つ若しくは複数の中間的な部分若しくは要素を介して一緒に作動することを意味する。本書で使用される、「直接結合される」は、２つの要素が直接的に互いに接触していることを意味する。本書で使用される、「固定して結合される」又は「固定される」は、互いに対して一定の方向を維持しつつ、２つの要素が１つとして動くよう結合されることを意味する。
【００１２】
本書で使用される、「ユニタリ」という単語は、ある要素が、単一のピース又はユニットとして作られることを意味する。即ち、別々に作られ、ユニットとして一緒に結合されるピースを含む要素は、「ユニタリ」要素又は体ではない。本書で使用される、２つ又はこれ以上の部分又は要素が互いに「係合する」との記載は、この部分が直接、又は１つ若しくは複数の中間的な部分若しくは要素を介して、互いに対して力を及ぼすことを意味する。本書で使用される、「数／番号」という用語は、１又は１より大きい整数（即ち、複数）を意味する。
【００１３】
本書で使用される指向性フレーズ、例えば以下に限定されるものではないが、上面、底面、左、右、上部、下部、前、後及びこれらの派生用語は、図面に示される要素の方向に関連するものであり、明示的に記載されない限り、請求項を限定するものではない。
【００１４】
図１は、小児対象１２に関する血行力学的不安定性リスクスコアを決定するよう構成されたシステム１０の概略図である。システム１０は、小児集中治療室の臨床医及び／又は他の介護者（例えば、医師、看護師、両親など）が、悪化する危険性の高い対象（代謝要求を満たすには対象１２の呼吸システムによる酸素供給が不十分な場合、これは器官の機能不全及び／又は死をもたらし得る）へのケアに集中することを助ける血行力学的不安定性指標アルゴリズムを有する。システム１０は、対象１２に関連付けられるバイタルサイン、検査室データ、患者人口統計情報及び／又は他の健康情報（対象１２の生理学的特性に関連付けられる特徴値）を受信し、対象１２の年齢に基づき、受信した情報を分析し、対象１２における血行力学的不安定性のリスクを定量化するスコアを出力する。
【００１５】
小児集団における血行力学的不安定性（ショック）の早期検出及び／又は診断は非常に困難であり、高い臨床的専門知識を必要とする。ショックの診断は典型的には、身体検査を必要とし、対象１２に関連付けられる特徴値（例えば、バイタルサイン、検査室値）及び／又は他の健康情報の包括的評価及び理解を必要とする。しかし、子どもの生理は、成長し年齢が変わると変化する。心拍数、呼吸数、血圧、及び／又は他の特徴などの臨床的特徴は、数ヶ月から１年の間に劇的に変化し得る。例えば、１歳未満の子供の正常な心拍数は、毎分約１００〜１６０ビートである。子供の年齢とともに、正常な心拍数は毎分約６０〜１００ビートに減少する。システム１０は、血行力学的不安定性リスクスコアを決定するのに使用されるバイタルサイン、検査室値、及び／又は他の健康情報に関する年齢調整閾値を自動的に規定する。介護者は現在、この臨床情報を統合し、対象の年齢を考慮し、小児対象における血行力学的不安定性（ショック）のリスクの指標を提供する臨床的意思決定支援ツールを持っていない。いくつかの実施形態では、システム１０は、プロセッサ２０、ユーザインタフェース４０、センサ５０、電子ストレージ６０、外部リソース７０、及び／又は他の要素の１つ又は複数を有する。
【００１６】
プロセッサ２０は、システム１０における情報処理機能を提供するよう構成される。斯かるものとして、プロセッサ２０は、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するよう設計されたデジタル回路、情報を処理するよう設計されたアナログ回路、状態機械、及び／又は情報を電子的に処理するための他の機構（マイクロプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、特定用途向け集積回路、及び他の同様のデバイス）の１つ又は複数を含むことができる。図１においてプロセッサ２０は単一のエンティティとして示されるが、これは例示的なものに過ぎない。いくつかの実施形態では、プロセッサ２０は、複数の処理ユニットを有することができる。これらの処理ユニットは、同じデバイス（例えば、サーバ）に物理的に配置されてもよく、又はプロセッサ２０は、協調して作動する複数のデバイス（例えば、サーバ、介護者に関連付けられるコンピューティングデバイス、対象１２及び／又は他のユーザに関連付けられるコンピューティングデバイス、センサ５０、ユーザインタフェース４０、外部リソース７０の一部であるデバイス、並びに／又は他のデバイス）の処理機能を表すことができる。
【００１７】
図１に示されるように、プロセッサ２０は、機械可読命令を介して、１つ又は複数のコンピュータプログラム要素を実行するよう構成される。様々な実施形態では、斯かる命令は、Ｌ１／Ｌ２／Ｌ３キャッシュ、システムメモリ、又はストレージデバイスなどのメモリデバイスに格納されてもよい。本書で使用される「非一時的」という用語は、揮発性メモリ（例えば、ＳＲＡＭ及びＤＲＡＭデバイス）及び不揮発性メモリ（例えば、フラッシュメモリ、磁気メモリ及び光メモリデバイス）の両方に適用されるが、一時的な信号を除外する点を理解されたい。１つ又は複数のコンピュータプログラム要素は、年齢要素２２、特徴要素２４、閾値要素２６、貢献要素２８、スコア要素３０、及び／又は他の要素の１つ又は複数を有することができる。プロセッサ２０は、ソフトウェア；ハードウェア；ファームウェア；ソフトウェア、ハードウェア、及び／若しくはファームウェアのいくつかの組み合わせ；並びに／又はプロセッサ２０における処理能力を構成する他の機構により要素２２、２４、２６、２８及び／又は３０を実行するよう構成されてもよい。
【００１８】
要素２２、２４、２６、２８及び３０は、図１において単一の処理ユニットに配置されるものとして図示されるが、プロセッサ２０が複数の処理ユニットを有する実施形態では、要素２２、２４、２６、２８及び／又は３０の１つ又は複数が、他の要素から離れて配置されてもよい点を理解されたい。以下に説明される異なる要素２２、２４、２６、２８及び／又は３０により提供される機能の記載は、説明のためのものであり、限定することを意図するものではない。なぜなら、要素２２、２４、２６、２８及び／又は３０のいずれかは、説明されるより多い、又は少ない機能を提供してもよいからである。例えば、要素２２、２４、２６、２８及び／又は３０の１つ又は複数が削除され、その機能の一部又は全部が、他の要素２２、２４、２６、２８、及び／又は３０により提供されることができる。別の例として、プロセッサ２０は、要素２２、２４、２６、２８、及び／又は３０の１つに起因する機能の一部又は全部を実行することができる１つ又は複数の追加要素を実行するよう構成されてもよい。
【００１９】
年齢要素２２は、対象１２の年齢を得るよう構成される。いくつかの実施形態では、対象１２の年齢は、年、月、週、日、及び／又は他の増分で測定される。いくつかの実施形態では、対象１２の取得年齢は、対象１２に関する特徴値（後述）が得られる時点での対象１２の年齢である。これは、対象１２の現在の年齢及び／又は特徴値が得られた時刻に対応する対象１２の過去の年齢を含むことができる。例えば、現在の日よりも前の日及び／又は週に取得された検査結果に関して、対象１２の取得年齢は、検査の日付に対応することができる。別の例として、現在の心拍数測定に関して、対象１２の取得年齢は、対象１２の現在の年齢であってもよい。
【００２０】
いくつかの実施形態では、年齢要素２２は、ユーザインタフェース４０（後述）及び／又は他のインタフェースを介して対象１２の年齢の入力及び／又は選択を容易にすることにより、対象１２の年齢を得るよう構成される。例えば、年齢要素２２は、対象１２の介護者が、ユーザインタフェース４０を介して介護者に提示されるグラフィカルユーザインタフェースの年齢入力フィールドを介して対象１２の年齢を入力するよう構成されることができる。いくつかの実施形態では、対象１２の年齢は、対象１２の年齢及び／又は他の情報を示す医療情報を含む１つ又は複数の外部臨床データベースから年齢要素２２により取得される。１つ又は複数の外部臨床データベースは例えば、電子ストレージ６０、外部リソース７０、及び／又は他の場所に含まれることができる。いくつかの実施形態では、外部の臨床データベースにおける医療情報は、外来患者若しくは入院患者環境において１人若しくは複数の介護者により収集され、医師のオフィス及び／若しくは病院への以前の訪問の間に収集され、現在の医師のオフィス及び／若しくは病院訪問中に収集され、並びに／又は他の時に収集される。いくつかの実施形態では、年齢要素２２は、対象１２の年齢を得ることが、ユーザインタフェース４０を介して入力及び／若しくは選択された情報並びに／又は外部データベースから得られた情報に基づき、対象１２の年齢を決定することを含むよう構成される。例えば、年齢要素２２は、対象１２の生年月日を取得し、生年月日を現在の日付と比較し、次いで、この比較に基づき対象１２の年齢を決定することができる。
【００２１】
特徴要素２４は、対象１２の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得するよう構成される。１つ又は複数の特徴は、侵襲的ショック指数（ｂｐｍ／ｍｍＨｇ）、平均気道圧（ｃｍＨ２Ｏ）、動脈ベースエクセス（ｍＥｑ／Ｌ）、非侵襲的ショック指数（ｂｐｍ／ｍｍＨｇ）、部分トロンボプラスチン（ｓｅｃ）、動脈ｐＨ、合計ヘモグロビン量（ｇ／ｄＬ）、尿量（ｃｃ／ｋｇ／ｈｒ）、ヘモグロビン量（ｇ／ｄＬ）、非侵襲的収縮期血圧（ｍｍＨｇ）、酸素飽和度指数、身長（ｃｍ）、乳酸量（ｍｇ／ｄＬ）、心拍数（ｂｐｍ）、非侵襲的平均血圧（ｍｍＨｇ）、侵襲的拡張期血圧（ｍｍＨｇ）、ＦｉＯ２設定パーセント（％）、毎日の体重（ｋｇ）、侵襲的平均血圧（ｍｍＨｇ）、侵襲的収縮期血圧（ｍｍＨｇ）、非侵襲的拡張期血圧（ｍｍＨｇ）、及び／又は他の特徴を含む。特徴要素２４は、ユーザインタフェース４０を介して入力及び／若しくは選択された情報、電子ストレージ及び／若しくは外部リソース７０（例えば、上述の外部臨床データベース）に記憶された情報、センサ５０（後述）の出力信号、並びに／又は他の情報に基づき、１つ又は複数の特徴ベクトルを得るよう構成される。いくつかの実施形態では、特徴要素２４は、（例えば、システム１０及び／又は外部システムに含まれるセンサにより）特徴値が生成されるとき、特徴値が特徴要素２４により得られて利用可能になるとき（例えば、特徴値がデータベースに記憶され、及び／又はユーザインタフェース４０を介して入力されるとき）、及び／又は他のとき、実質的にリアルタイムに特徴値を取得するよう構成される。
【００２２】
いくつかの実施形態では、特徴値を取得することは、特徴値を直接取得することを含む。例えば、心拍数値は、電子ストレージ６０に記憶され、特徴要素２４により直接取得されてもよい。別の例として、特徴要素２４は、心拍数センサ（例えば、センサ５０）の出力信号から心拍数値を直接得ることができる。第３の例として、特徴要素は、ユーザインタフェース４０を介して介護者により入力される心拍数値を直接得ることができる。いくつかの実施形態では、特徴値が間接的に得られる。特徴値を間接的に取得することは、特徴値を決定するため１つ又は複数の計算を実行すること、及び／又は特徴値を間接的に取得する他の方法を含むことができる。例えば、酸素飽和指数が、ＳｐＯ２及びＦｉＯ２値の組み合わせに基づき決定されてもよい。別の例として、非侵襲的及び侵襲的ショック指数（ｎＳＩ、ｉＳＩ）は、心拍数及び非侵襲的又は侵襲的収縮期血圧（ｎＳＢＰ、ｉＳＢＰ）から得られることができる。
【００２３】
いくつかの実施形態では、特徴値を取得することは、個々の特徴に関して得られた値及び／又は他の情報及び／又はデータの妥当性を決定することを含む。妥当性を決定することは、所定の値及び／又は情報基準に基づき、得られた値及び／又は他の情報をフィルタリングし、所定の基準を満たす値及び／又は情報のみを保持することを含む。これは、対象１２の生理学的状態を反映しない不正確な情報及び／又は値の包含を低減及び／又は排除することができる。例えば、特徴要素２４は、心拍数データをフィルタリングして、毎分２０〜３００ビート（ｂｐｍ）（これらの範囲は単なる例示であり、限定することを意図するものではない）の生理学的範囲外の任意の取得心拍数を除外するよう構成されることができる。例えば、心拍数測定プロセスにエラーがあったために、特徴要素２４が５ｂｐｍの心拍数値を得る場合、５ｂｐｍ心拍数は、特徴要素２４により除外される。いくつかの実施形態では、フィルタリングは、異なる特徴に関する正常な生理学的範囲（例えば、心拍数に関する２０〜３００ｂｐｍの範囲）に基づかれる。
【００２４】
いくつかの実施形態では、特徴値を取得することは、どの臨床的特徴（例えば、上記の特徴）が対象１２における血行力学的不安定性に関連し、及び／又はそれを識別するかを学習することを含む。いくつかの実施形態では、特徴要素２４は、訓練データセット及び１つ又は複数の機械学習アルゴリズム（例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔ−ａｂｓｔａｉｎ、線形判別分析（ＬＤＡ）、及びロジスティック／線形回帰）を使用して、可能な特徴のグループを分析し、どの特徴が血行力学的不安定性に関連し、及び／又はそれを識別するかを決定する。訓練データセットは、対象１２を表す小児患者に関する臨床データであってもよい。例えば、システム１０は、約１ヶ月から約１９歳の小児集中治療室に入院した約１０、０００人の患者からの情報を用いて訓練及び試験された。訓練の間、システム１０は、６１の臨床的特徴を入力として受信した。そこから、それは、最も弁別的な特徴（例えば、以下に説明する２１の特徴）を選択した。更に、システム１０は、個々の臨床的特徴に関する年齢依存の閾値（後述）を学習した。いくつかの実施形態では、特徴要素２４は、対象１２における血行力学的不安定性に関する関連する及び／又は弁別的な特徴が、侵襲的ショック指数、平均気道圧、動脈ベースエクセス、非侵襲的ショック指数、部分トロンボプラスチン、動脈ｐＨ、総タンパク質、尿出力、ヘモグロビン量、非侵襲的収縮期血圧、酸素飽和度指数、身長、乳酸量、心拍数、非侵襲的平均血圧、侵襲的拡張期血圧、ＦｉＯ２設定パーセンテージ、体重、侵襲的平均血圧、侵襲的収縮期血圧、非侵襲的拡張期血圧、及び／又は他の特徴を含むことを決定するよう構成される。
【００２５】
閾値要素２６は、対象１２における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値を決定するよう構成される。決定された特徴値閾値は、対象１２の年齢に依存する。いくつかの実施形態では、心拍数、血圧、及びショック指数を含む個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値は、対象１２の年齢の二次関数である。他の特徴に関する他の特徴値閾値は、対象１２の年齢の線形関数であってもよい。例えば、特徴が心拍数、血圧、又はショック指数である場合、心拍数、血圧、又はショック指数の個々に関する１つ又は複数の特徴値閾値は、式１
2019509101.tif 000003
を用いて決定される対象１２の年齢の二次関数である。特徴が、上記及び／又は他の特徴の１つである場合、個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値は、式２
2019509101.tif 000004
を用いて決定される年齢の線形関数である。訓練中（例えば上述のように）、特徴要素２４及び／又は閾値要素２６は、さまざまな年齢グループに対する個々の臨床特徴について見出される閾値に線形及び／又は二次関数を適合させることにより、パラメータ
2019509101.tif 000005
、
2019509101.tif 000006
及び
2019509101.tif 000007
を学習するよう構成される。いくつかの実施形態では、閾値要素２６により決定された閾値は、血行力学的不安定性の最終的なリスクスコアを提供するために使用される（後述）。訓練中、システム１０は、臨床的特徴を２回以上選択することができる。ある特徴が選択されるたび、システム１０は、その選択された特徴に関する年齢依存閾値（
2019509101.tif 000008
）、バイアス（ｂ）、及びスケーリング係数（
2019509101.tif 000009
）を学習した。次に、これらのパラメータが２変量分類器で使用され、その特定の特徴に関する血行力学的不安定性のリスクスコアが決定される（後述）。
【００２６】
貢献要素２８は、個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定するよう構成される。個々の特徴貢献スコアは、血行力学的不安定性リスクスコアを決定するために（例えば、以下に記載されるように）集約される。特徴貢献予測スコアは、取得された特徴量が、個々の特徴に関して決定された特徴量閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき、個々の特徴に関して決定される。いくつかの実施形態では、貢献要素２８は、対象１２の年齢及び所与の特徴値が、所与の特徴に関する対応する特徴貢献予測スコアを出力するよう構成された２変量分類器に対する入力であるよう構成される。個々の２変量分類器は、１つ又は複数の決定切株で構成される。いくつかの実施形態では、
2019509101.tif 000010
で示される閾値
2019509101.tif 000011
における判定切株
2019509101.tif 000012
は、式３により与えられ、ここで、ｘは、取得された特徴値であり、
2019509101.tif 000013
は、上述のように閾値要素２６により決定される対応する特徴値閾値である。ここで、
2019509101.tif 000014
が成り立つ。式３を使用して、正の値（例えば、特徴値が対応する閾値に違反した場合、１）は、その特徴に対する特徴貢献スコアを増加させ、血行力学的不安定性を示す（例えば、これに"投票する"）。負の値（例えば、特徴値が対応する閾値に違反しない場合、−１）は、特徴貢献スコアを減少させ、安定性を示す（例えば、これに"投票する"）。上記式３を用いて、個々の特徴に対する個々の２変量分類器は、式４に記載された式となり、
2019509101.tif 000015
となる。式４において、ｂはバイアス（一定値）であり、
2019509101.tif 000016
はスケーリング係数であり、
2019509101.tif 000017
は個々の特徴に関する年齢依存決定切株閾値である。上述のように、閾値
2019509101.tif 000018
は、機械学習アルゴリズム及び訓練データセットを使用して学習されることができる。同様に、スケーリング係数
2019509101.tif 000019
及びバイアスｂは、機械学習アルゴリズム（閾値方程式を学習するのに使用されるアルゴリズムと同じであってもよい）及び臨床訓練データセット（又は別のデータセット）を使用して学習されてもよい。
【００２７】
非限定的な例として、表１及び式５〜９は、バイアス（ｂ）、スケーリング係数（
2019509101.tif 000020
）、及びパラメータ（
2019509101.tif 000021
）を使用して、非侵襲的ショック指数（ｎＳＩ）及びｐＨに関する年齢依存決定切株閾値（
2019509101.tif 000022
）及び特徴貢献予測スコアｆ（ｘ）を決定することを示す（ｎＳＩに関する２変量分類器は、２つの対応するアルファ値と２つの対応する閾値とを備える２つの決定切株を持ち、ｐＨに関する２変量分類器は、１つの決定切株を持つ）。
【表１】
2019509101.tif 000023
ｎＳＩの場合：
2019509101.tif 000024
となる。ｐＨの場合：
2019509101.tif 000025
となる。
【００２８】
スコア要素３０は、個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアｆ（ｘ）を集約して（例えば、ｆ（ｎＳＩ）＋ｆ（ｐＨ）＋...）、血行力学的不安定性リスクスコアを決定するよう構成される。集約は、特徴貢献スコアの合計、及び／又は特徴貢献予測スコアを使用して実行される他の数学的演算を利用する他の集計を含むことができる。いくつかの実施形態では、対象に関する血行力学的不安定性リスクスコアは、０から１の単一値であり、値１は、相対的な血行力学的不安定性を示し、０は、相対的な血行力学的安定性を示す。いくつかの実施形態では、血行力学的不安定性リスクスコアは、０〜１００パーセントの点スケールにおける百分率であり、１００％の値が、相対的な血行力学的不安定性を示し、０％が、相対的な血行力学的安定性を示す。これらのスコア形式は、限定を意図するものではない。本願は、相対的な血行力学的安定性及び／又は不安定性を伝達するよう構成された任意のスコア形式を企図している。
【００２９】
いくつかの実施形態では、スコア要素３０は、介護者（例えば、医者、看護師、親など）及び／又は対象１２に関連付けられる他の人々への血行力学的不安定性リスクスコアの表示をもたらすよう構成される。いくつかの実施形態では、スコア要素３０は、対象１２に関する経時的な血行力学的不安定性リスクスコアの表示をもたらすよう構成される。いくつかの実施形態では、スコア要素３０は、決定されたスコアに基づき血行力学的不安定性リスクの重症度を示すため、色分けされた背景（例えば、赤色、黄色、緑色）に、血行力学的不安定性リスクスコアをオーバーレイし、及び／又は血行力学的不安定性を他の態様で表示するよう構成される。いくつかの実施形態では、スコア要素３０は、対象１２の年齢に基づき、１つ又は複数の特徴値閾値がどのように変化するかの視覚的表現の表示をもたらすよう構成される。スコア要素３０は、ユーザインタフェース４０を介して、介護者に関連付けられるコンピューティングデバイスを介して、ケア施設に関連付けられるコンピューティングデバイスを介して、及び／又は他のデバイスを介して、スコア、視覚的表現、及び／又は他の情報の表示をもたらすことができる。
【００３０】
いくつかの実施形態では、システム１０は、臨床的特徴が欠落していても（例えば、その特徴値が看護師により測定されなかった場合）、血行力学的不安定性の有効なリスクスコアを出力するよう構成される。欠落している特徴値がある場合、システム１０は、最終的なスコアを生成するのに、その特徴の貢献（例えば、ｆ（ｘ、ａｇｅ））を考慮しない。
【００３１】
非限定的な例として、図２は、血行力学的不安定性リスクスコア２００の決定を示す。スコア２００は、血行力学的不安定性リスクの重症度２０４（最も重症度が低い）、２０６、２０８（最も重度）を示す色分けされた背景２０２において時間２０１にわたり表示される。図２において、スコア２００は、個々の特徴２１４に関して決定された特徴貢献予測スコア２１２の合計２１０である。図２は、カテゴリ２１６（バイタルサイン）、２１８（ラボ値）、２２０（人工呼吸器パラメータ）、２２２（人口統計）、２２４（その他）により、特徴２１４を示す。図２はまた、非侵襲的収縮期血圧（ｎＳＢＰ）２２６、非侵襲的ショック指数（ｎＳＩ）２２８、心拍数（ＨＲ）２３０、及び侵襲的ショック指数（ｉＳＩ）２３２といった選択された特徴に関する決定切株を含む２変数分類器を視覚的に示す。符号２２６、２２８、２３０及び２３２は、個々の特徴に関する閾値が、対象の年齢２４２と共にどのように変化するか２４０を示す図である。これは図３に更に示される。
【００３２】
図３は、非侵襲的ショック指標３０１（ｎＳＩ）に関する２つの決定切株（例えば、ｎＳＩが２回選択された）を含む２変量分類器の視覚的説明３００である。上述したように、個々の決定切株は、年齢依存閾値３０２、３０４（決定切株ごとに１つの閾値）、バイアス（図３にて図示省略）、及びスケーリング係数（図３にて図示省略）により規定される。図３はまた、ｎＳＩ（ｎＳＩ値及び対象の年齢に依存する）に関する可能な特徴貢献予測スコア３０６を示し、異なる年齢の対象３１２に関する異なるｎＳＩ値３０１に対する血行力学的不安定性の相対リスクを示すために色分け３０８、３１０されている（例えば、符号３０８により示される領域は、低リスクであり、符号３１０により示される領域は、高いリスクである）。
【００３３】
図４は、システム１０（図１に示される）により実行される動作４００の概要を示す。図４に示されるように、システム１０は、特徴値及び／又は特徴値に関連付けられる情報を生成する１つ又は複数のシステム４０４（例えば、上述のようなシステム１０及び／又は外部システム）から特徴値４０３を取得する４０２。システム１０は、取得された特徴値が妥当であるかどうかを決定し４０６、次いで、個々の特徴に関する２変量分類器４１０の入力として、その可能性のある特徴４１１及び対象の年齢を使用する４０８。いくつかの実施形態では、取得された特徴値が妥当であると決定した後、システム１０は、以前に取得された特徴値及び／又は特徴値に関連付けられる情報に基づき、１つ又は複数の特徴値４１２を決定する。個々の特徴に関する２変量分類器４１０により出力された特徴貢献予測スコアは、血行力学的不安定性リスクスコア（ＨＩＩスコア）４１６を決定するために集計される４１４。これは、色分けされたリスクスケール（例えば、上記のような）及び／又は他の方法で表示されることができる。
【００３４】
図１に戻り、ユーザインタフェース４０は、システム１０の１人又は複数のユーザ（例えば、対象１２、介護者など）から情報を受信し、及び／又はユーザに情報を提供するよう構成される。ユーザインタフェース４０は、システム１０と介護者、対象１２及び／又は他のユーザとの間のインタフェースを提供するよう構成される。インタフェースを介して、介護者、対象１２及び／又は他のユーザは、システム１０に情報を提供し、システム１０から情報を受け取ることができる。これは、集合的に「情報」と呼ばれる、データ、キュー、結果、命令及び／又は他の任意の通信可能なアイテムが、ユーザ（例えば、介護者、対象１２及び／又は他のユーザ）、プロセッサ２０、及び／又はシステム１０の他の要素との間で通信されることを可能にする。例えば、血行力学的不安定性リスクスコアは、介護者、対象１２及び／又は他のユーザに、ユーザインタフェース４０を介して伝達されることができる。
【００３５】
ユーザインタフェース４０に含めるのに適したインタフェースデバイスの例は、グラフィカルユーザインタフェース、ディスプレイ、タッチスクリーン、キーパッド、ボタン、スイッチ、キーボード、ノブ、レバー、スピーカ、マイクロホン、インジケータライト、可聴アラーム、プリンタ、触覚フィードバックデバイス、及び／又は他のインタフェースデバイスを含むことができる。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェース４０は、複数の別個のインタフェースを含む。例えば、ユーザインタフェース４０は、異なる介護者に関連付けられる複数のコンピューティングデバイスに関連付けられる複数の異なるインタフェース；介護施設に関連付けられるコンピューティングデバイスの一部であるインタフェース；プロセッサ２０、電子ストレージ６０、外部リソース７０、センサ５０、及び／若しくはシステム１０の他の要素に関連付けられるインタフェース；プロセッサ２０及び／若しくは電子ストレージ６０も含むサーバに含まれるインタフェース；並びに／又は他のインタフェースを有する。ユーザインタフェース４０は、複数の介護者、対象１２、及び／又は他のユーザが、複数のユーザインタフェースの個々のインタフェースを介してシステム１０に情報を提供し、システム１０から情報を受信するよう構成される。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェース４０は、プロセッサ２０及び／又はシステム１０の他の要素と一体的に提供される少なくとも１つのインタフェースを有する。
【００３６】
有線又は無線のいずれかの他の通信技術もまた、本開示によりユーザインタフェース４０として意図される点を理解されたい。例えば、本開示は、ユーザインタフェース４０が、電子ストレージ６０により提供される取外し可能なストレージインターフェースと一体化され得ることを意図する。この例では、ユーザがシステム１０の実現をカスタマイズすることを可能にするリムーバブルストレージ（例えば、スマートカード、フラッシュドライブ、リムーバブルディスクなど）から、情報がシステム１０にロードされることができる。ユーザインタフェース４０としてシステム１０と共に使用するのに適した他の例示的な入力デバイス及び技術は、ＲＳ−２３２ポート、ＲＦリンク、ＩＲリンク、モデム（電話、ケーブル又はその他）を含むが、これらに限定されない。要するに、システム１０と情報を通信するための任意の技術が、本開示によりユーザインタフェース４０として意図される。
【００３７】
センサ５０は、対象１２の１つ又は複数の生理学的特性に関連付けられる情報及び／又は対象１２の健康状態を示す他の情報を伝達する出力信号を生成するよう構成される。いくつかの実施形態では、出力信号は、プロセッサ２０により受信され、電子ストレージ６０に格納され、外部リソース７０に含まれる１つ又は複数のサーバにより受信及び格納され、並びに／又は他のデバイスに通信される。対象１２の生理学的特性は、バイタルサイン及び／又は生理学的パラメータを含み、バイタルサイン及び／又は生理学的パラメータは、対象１２の体重、対象１２の血圧、対象１２の心拍数、対象１２の呼吸数、対象１２の血液化学物質、対象１２の水分量、対象１２の呼吸速度／出力、対象１２の血液酸素レベル、対象１２の皮膚伝導度及び／若しくは皮膚温度、対象１２の体温、対象１２の関節／筋肉の柔軟性、対象１２の血液循環、対象１２の心臓出力、対象１２の相対的な健康及び／若しくは病気、対象１２の脳活動、対象１２の心臓血管活動、並びに／又は他のパラメータを含む、及び／又は関連付けられる。センサ５０は、斯かるパラメータを直接的に測定する１つ又は複数のセンサを有することができる。例えば、センサ５０は、対象１２の胸部に配置された心拍数センサであってもよく、及び／又はこれを含んでもよい。センサ５０は、対象１２の生理学的特性に関連付けられる情報を間接的に伝達する出力信号を生成する１つ又は複数のセンサを有することができる。例えば、１つ又は複数のセンサ５０は、対象１２の動きに基づきバイタルサイン情報を備える出力を生成し得る（例えば、対象１２の手首におけるブレスレットからのアクチグラフ信号を介して検出された動きは、より高い心拍数を示し得る）。いくつかの実施形態では、センサ５０は、心拍数モニタ、血圧モニタ、体重計、血糖測定器、酸素飽和度測定器、及び／又は他のセンサの１つ又は複数であってもよく、及び／又はこれを含んでもよい。
【００３８】
センサ５０は、対象１２の近くの単一の位置に図示されるが、これに限定されるものではない。センサ５０は、複数の位置に配置されるセンサを含むことができる。例えば、対象１２の衣服と（取り外し可能に）結合される、対象１２により着用される（例えば、ヘッドバンド、リストバンドなどとして）、対象１２を指すよう配置される（例えば、対象１２の心拍数に関連付けられる出力信号を伝達するカメラ）、及び／又は他の場所に配置されることができる。いくつかの実施形態では、センサ５０は、病院及び／若しくは他のケア施設（例えば、医者のオフィス）、介護者（例えば、センサ１４は、医師、看護師、介護家族などにより使用される機器に含まれ得る）、医療輸送サービス（例えば、センサ１４は救急車に含まれてもよい）、対象１２（例えば、対象１２及び／若しくは対象１２の親に関連付けられたスマートフォン内のセンサ）に関連付けられ、並びに／又は他のセンサを含むことができる。センサ５０は、連続的に、所定の間隔で、対象１２の存在及び／若しくはこれとの対話に基づき、並びに／又は他の時に、出力信号を生成することができる。いくつかの実施形態では、システム１０は、センサ５０を含まなくてもよい。
【００３９】
電子ストレージ６０は、電子的に情報を記憶する電子記憶媒体を有する。電子ストレージ６０の電子記憶媒体は、システム１０と一体的に（即ち、実質的に取り外し不能に）提供されるシステムストレージ、及び／又は例えばポート（例えば、ＵＳＢポート、ファイヤーワイヤーポートなど）若しくはドライブ（例えば、ディスクドライブなど）を介してシステム１０に取り外し可能に接続可能なリムーバブルストレージの一方又は両方を有することができる。電子ストレージ６０は、システム１０における（完全な若しくは部分的な）別個の要素であってもよく、又は電子ストレージ６０は、システム１０の１つ若しくは複数の他の要素（例えば、ユーザインタフェース４０、プロセッサ２０など）と（完全に若しくは部分的に）一体的に提供されることができる。いくつかの実施形態では、電子ストレージは、プロセッサ２０と一緒にサーバに、外部リソース７０の一部であるサーバに、１人若しくは複数の介護者、対象１２及び／若しくは他のユーザに関連付けられる計算デバイスに、並びに／又は他の場所に配置されることができる。電子ストレージ６０は、光学的に読み出し可能な記憶媒体（例えば、光ディスクなど）、磁気的に読み出し可能な記憶媒体（例えば、磁気テープ、磁気ハードディスクドライブ、フロッピードライブなど）、電荷ベースの記憶媒体（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＲＡＭなど）、ソリッドステート記憶媒体（例えば、フラッシュドライブなど）、及び／又は他の電子的に読み出し可能な記憶媒体の１つ又は複数を含むことができる。電子ストレージ６０は、ソフトウェアアルゴリズム、プロセッサ２０により決定された情報、ユーザインタフェース４０及び／又は外部コンピュータシステムを介して受信された情報、外部リソース７０から受信された情報、センサ５０から受信された情報、及び／又はシステム１０が本書に記載されるよう機能することを可能にする他の情報を格納することができる。
【００４０】
外部リソース７０は、情報源（例えば、データベース、ウェブサイトなど）、システム１０に参加する外部エンティティ（例えば、医療ケア提供者の医療記録システム）、外部システムと通信するよう構成された医療機器、システム１０の外部の１つ若しくは複数のサーバ、ネットワーク（例えば、インターネット）、電子ストレージ、Ｗｉ−Ｆｉ技術に関連する機器、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）技術に関連する機器、データ入力デバイス、センサ、スキャナ、個々のユーザに関連付けられるコンピューティングデバイス、及び／又はその他のリソースを含む。例えば、いくつかの実施形態では、外部リソース７０は、対象１２の年齢、対象１２に関連付けられる特徴値、及び／又は他の情報を含む１つ又は複数の外部患者医療情報データベースを含む。いくつかの実現では、本書において外部リソース７０に帰属される機能の一部又は全部は、システム１０に含まれるリソースにより提供されてもよい。外部リソース７０は、有線及び／若しくは無線接続を介して、ネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク及び／若しくはインターネット）を介して、セルラー技術を介して、Ｗｉ−Ｆｉ技術を介して、並びに／又は他のリソースを介して、プロセッサ２０、ユーザインタフェース４０、センサ５０、電子ストレージ６０、及び／又はシステム１０の他の要素と通信するよう構成されることができる。
【００４１】
図５は、決定システムを用いて小児患者の血行力学的不安定性リスクスコアを決定する方法５００を示す。このシステムは、１つ又は複数のハードウェアプロセッサ及び／又は他の要素を有する。１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、コンピュータプログラム要素を実行するための機械可読命令により構成される。コンピュータプログラム要素は、年齢要素、特徴要素、閾値要素、貢献要素、スコア要素、及び／又は他の要素を有する。以下に示される方法５００の動作は、例示的なものであることが意図される。いくつかの実施形態では、方法５００は、説明されていない１つ若しくは複数の追加の動作を伴い実現され、及び／又は１つ若しくは複数の説明された動作なしで実現されてもよい。更に、方法５００の動作が図５に示され、以下に説明される順序は、これに限定されるものではない。
【００４２】
いくつかの実施形態では、方法５００は、１つ又は複数の処理デバイス（例えば、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されたデジタル回路、情報を処理するように設計されたアナログ回路、状態機械、及び／又は情報を電子的に処理する他の機構）において実現されることができる。１つ又は複数の処理デバイスは、電子記憶媒体に電子的に格納された命令に基づき、方法５００の動作の一部又は全部を実行する１つ又は複数のデバイスを含むことができる。１つ又は複数の処理デバイスは、方法５００の１つ又は複数の動作の実行のために特別に設計されるハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアを介して構成された１つ又は複数のデバイスを含むことができる。
【００４３】
ステップ５０２において、対象の年齢が得られる。いくつかの実施形態では、ステップ５０２は、年齢要素２２（図１に示され、本書で説明される）と同じ又は同様のプロセッサ要素により実行される。
【００４４】
ステップ５０４において、特徴値が取得される。特徴値を取得することは、対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得することを含むことができる。１つ又は複数の特徴は、侵襲的ショック指数、平均気道圧、動脈ベースエクセス、非侵襲的ショック指数、部分トロンボプラスチン、動脈ｐＨ、総タンパク質、尿出力、ヘモグロビン量、非侵襲的収縮期血圧、酸素飽和度指数、身長、乳酸量、心拍数、非侵襲的平均血圧、侵襲的拡張期血圧、ＦｉＯ２設定パーセンテージ、体重、侵襲的平均血圧、侵襲的収縮期血圧、非侵襲的拡張期血圧、及び／又は他の特徴を含むことができる。いくつかの実施形態では、所与の特徴値を取得しないことに基づき、システムは、対象に関する血行力学的不安定性リスクスコアを決定するため、（後述するように）個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値を決定し、個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定し、及び（利用可能な特徴に関する）特徴貢献予測スコアを集計するとき、所与の特徴を除外するよう構成される。いくつかの実施形態では、ステップ５０４は、１つ又は複数のセンサを用いて、対象の生理学的特性に関連付けられる１つ又は複数の特徴に関連する情報を伝達する出力信号を生成することを含む。斯かる実施形態では、１つ又は複数の特徴値は、出力信号を介して少なくとも部分的に取得されてもよい。いくつかの実施形態では、ステップ５０４は、（図１に示され、本書で説明される）特徴要素２４と同じ又は同様のプロセッサ要素により実行される。
【００４５】
ステップ５０６において、対象の年齢に依存する特徴値閾値が決定される。ステップ５０６は、対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値を決定することを含む。いくつかの実施形態では、心拍数、血圧、及びショック指数を含む個々の特徴に関する１つ又は複数の特徴値閾値は、対象の年齢の２次関数である。他の特徴に関する他の特徴値閾値は、対象の年齢の線形関数であってもよい。いくつかの実施形態では、ステップ５０６は、閾値要素２６（図１に示され、本書で説明される）と同じ又は同様のプロセッサ要素により実行される。
【００４６】
ステップ５０８において、特徴貢献予測スコアが決定される。特徴貢献予測スコアは、取得された特徴量が、個々の特徴に関する決定された特徴量閾値の１つ又は複数に違反しているかどうかに基づき、個々の特徴に関して決定される。いくつかの実施形態では、対象の年齢及び所与の特徴値は、所与の特徴に関する対応する特徴貢献予測スコアを出力するよう構成された２変量分類器に対する入力である。いくつかの実施形態では、ステップ５０８は、貢献要素２８（図１に示され、本書で説明される）と同じ又は同様のプロセッサ要素により実行される。
【００４７】
ステップ５１０において、特徴貢献スコアが集められて、血行力学的不安定性リスクスコアが決定される。いくつかの実施形態では、対象に関する血行力学的不安定性リスクスコアは、０から１の単一値であり、値１は、相対的な血行力学的不安定性を示し、０は、相対的な血行力学的安定性を示す。いくつかの実施形態では、血行力学的不安定性リスクスコアは、０〜１００パーセントの点スケールにおける百分率であり、１００％の値が、相対的な血行力学的不安定性を示し、０％が、相対的な血行力学的安定性を示す。これらのスコア形式は、限定を意図するものではない。本願は、相対的な血行力学的安定性及び／又は不安定性を伝達するよう構成された任意のスコア形式を意図している。いくつかの実施形態では、ステップ５１０は、対象に関連付けられる血行力学的不安定性リスクスコアを介護者に表示する（及び／又はスコアの表示をもたらす）ことと、対象の年齢に基づき１つ又は複数の特徴値閾値がどのように変化するかの視覚的表現をユーザインタフェースを用いて表示することを含む。いくつかの実施形態では、ステップ５１０は、スコア要素３０（図１に示され、本書で説明される）と同じ又は同様のプロセッサ要素により実行される。
【００４８】
請求項において、括弧内に配置されるいかなる参照符号も請求項を限定するものとして解釈されるべきではない。「有する」又は「含む」という単語は、請求項に記載される要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を除外するものではない。複数の手段を列挙するデバイスクレームにおいて、これらの手段の複数が１つの同じハードウェアアイテムにより実現されることができる。ある要素に先行する「ａ」又は「ａｎ」という語は、斯かる要素が複数存在することを除外するものではない。複数の手段を列挙するデバイスクレームにおいて、これらの手段の複数が１つの同じハードウェアアイテムにより実現されることができる。特定の要素が相互に異なる従属項において記載されるという単なる事実は、これらの要素が組合せにおいて用いられることができないことを示すものではない。
【００４９】
最も実際的かつ好ましい実施形態であると現在考慮されるものに基づき、本発明が説明目的で詳述されたが、斯かるその詳細は、単に説明目的のためだけにあること、及び本発明は、開示された実施形態に限定されず、添付の特許請求の範囲の主旨及び範囲内にある修正及び均等な構成を覆うよう意図されることを理解されたい。例えば、可能な限り、任意の実施形態の１つ又は複数の特徴が、他の任意の実施形態の１つ又は複数の特徴と組み合わせられることができる点を本発明は想定していることを理解されたい。
【図１】
2019509101.tif 000026
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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